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Algoritmos y vida cotidiana

Que Google sabe más de la cuenta acerca de usted no es nuevo, Google y otros más encubiertos. Al navegar en la computadora, el teléfono o tableta, se van dejando huellas que quienes controlan los motores de búsqueda recopilan de forma predeterminada.&

Que Google sabe más de la cuenta acerca de usted no es nuevo, Google y otros más encubiertos. Al navegar en la computadora, el teléfono o tableta, se van dejando huellas que quienes controlan los motores de búsqueda recopilan de forma predeterminada. Antes de coger miedo sobre esa realidad es mejor saber cómo es posible controlar, en parte, el control de sus datos, desactivar el historial de navegación, o al menos hacerlas invisibles a otros usuarios.

Los “algoritmos” siempre han existidos, Wikipedia los define como: parte de las ciencias de la computación, matemáticas y disciplinas relacionadas. Viene del griego y latín, dixit algorithmus y este a su vez del matemático persa Al-Juarismi, que nos recuerda que Baldor servía para algo y que sigue machacándonos. Es un conjunto prescrito de instrucciones, reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que no generan dudas a quien deba hacer dicha actividad. O sea, son manuales de instrucciones que en nuestra época cibernética están instruyendo cómo pensar y cómo actuar.

Para Fernando Casanova-Aizpún “…los portales de información necesitan más y más que “les sigan”, que les den “like”, que sus contenidos se conviertan en virales, lo que es peligrosísimo. Muchos portales se valen de noticias con contenido de verdades a medias para agarrar tracción en las redes sociales, y les basta con encontrar una correlación para generar contenido en vez de encontrar una causalidad real para explicar el contenido (que me parece que era el caso en el periodismo de antes). La diferencia (y las implicaciones de la diferencia) entre causalidad y correlación es uno de los puntos en que se hace más hincapié en las clases universitarias de econometría. Intentando escapar al error de confundir correlación y causalidad.”

Elia Kacapyr, profesor de econometría, explica de forma genial lo fácil que puede ser asumir erróneamente una causalidad: Hay días en que un gran número de gente sale de su casa por la mañana con paraguas. Esos días, por lo general llueve, y a más paraguas, más lluvia. ¿Significa ello entonces que la aparición de paraguas en la calle trae lluvia? Pues claro que no! La causa de la lluvia no son los paraguas, sino que la causa de los paraguas es la lluvia, pero en términos del timing de la ocurrencia, los paraguas surgen primero que la lluvia. Por ahora, tendremos que aceptar un sistema que toma decisiones con deficiencias, dada nuestra deficiente capacidad cognitiva. Restringir el uso e innovación algorítmica solo retrasaría nuestra eventual transición a una nueva generación de algoritmos. Lo que conllevaría que pasaremos del paradigma de la causalidad al de la correlación.

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